- AI投資がない企業は失敗リスクを高める
- 実装遅延の主な原因はデータ課題と規制要件
- 組織の96%がBI加速エンジン使用も、69%が性能低下を報告
Exasolの調査によると、ビジネスリーダーと技術分析家の大部分がAIをビジネスの持続可能性のための必須ツールと考えていることが明らかになりました。
意思決定者の約3/4が、AIへの投資がなければ自社が失敗に直面するリスクがあると信じています。
しかし、技術的課題と規制要件の存在が、そのプロセスを遅らせています。
91%の出賀が、今後2年間で組甀はAIを議題の中心に置くと同意していますが、その採用速度は熱意に追い付いていません。
新たなデータ要件への対応の遅さが大きな障壁であり、47%の回答者がこれを大きな障壁として挙げています。
報告の遅れやデータ量の増加も問題点です。
Joerg Tewes氏は、生産性、スピード、柔軟性、コスト効率を確保するため、データアナリティクスのスタックを注意深く評価することを推奨しています。
Fivetranによる別の研究によれば、市場はAIの導入を促しているものの、不十分なAIモデルによる損失が年間約4億米ドルに上るとされています。
最終的には組繀がデータガバナンスの基盤を強化し、信頼できるAIの結果を生み出して金融リスクを軽減することが求められます。
品質の悪いデータに基づくAIプログラムの失敗にもかかわらず、組繀のほぼ90%がAI/MLメソドロジーを使い続けています。
今後数年間でAIインフラを強化する計画がある中、これらの課題を克服する解決策の模索が不可欠です。
おい、これってAIに投資しないとマズいってこと? 会社はどうやってAI使ってんのさ？
はい、AIへの投資はビジネスで競争力を保つためにとても大切になっています。企業は意思決定や業務の効率化など、さまざまな場面でAIを利用しているんです。ただ、データ管理や規制への対応が課題となっていて、それらを解決する必要がありますね。
多くのビジネスリーダーやアナリストがAIを今後のビジネスで必要不可欠な道具だと考えているんだ。
実際にAIへの投資がないと、会社がうまくいかなくなるリスクが高まるっていうのはかなりの企業が認識しているよ。
ただ、実際にAIを取り入れるスピードはみんなの期待に追いついていないんだね。
データ関連の課題や規制が大きなネックになっていて、それをなおさないと先へ進めない状態さ。
データをうまく扱うこと、AIの結果を信用できるようにすることが、これからどんどん大事になってくるね。
そこで組織は、データガバナンスをしっかり築いて、金融リスクを減らす方向に進まないといけないわけだ。
品質の悪いデータによる失敗はあるけど、ほとんどの組織がAIや機械学習を使い続けているのは、そのポテンシャルを信じてるからだろうね。
これから数年で、AIにどう取り組むかが、企業の成長に大きく影響してくると思うよ。